L'imagerie médicale dans dix ans : quels enjeux ?

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L'imagerie médicale dans dix ans : quels enjeux ?

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Sous l'effet d'évolutions technologiques permanentes, le recours à l'imagerie est de plus en plus fréquent, les images disponibles de plus en plus nombreuses et complexes, dans des contextes de plus en plus variés : diagnostic, suivi, dépistage, planification de traitements, prédiction d’évolution, quantification (des lésions, de la vascularisation, de la réponse au traitement, …), radiologie interventionnelle...

Dans ce contexte, face au volume considérable de données à traiter, quelles sont les limites de l'interprétation humaine et quels seront à la fois la place et le rôle dévolus aux professionnels de santé dans ce domaine au cours de la prochaine décennie ?

Auteur : Docteur Hervé Leclet, radiologue / MAJ : 27/12/2017

Quels facteurs de changements ?

Plusieurs paramètres modifieront l'imagerie médicale dans les dix prochaines années :

  • la montée en puissance de la téléradiologie ;
  • l'explosion de la radiologie interventionnelle ;
  • la robotisation des thérapies mini-invasives ;
  • l'intelligence artificielle (IA).

La téléradiologie est une activité réglée consistant en la consultation et l'interprétation d'images radiologiques ou échographiques à distance. Elle a pour objectifs de couvrir l'ensemble de ces actes depuis l'arrivée du patient et le début des examens, jusqu'à leur analyse, sans la présence du radiologue. Elle recouvre un enjeu de qualité fort et pose simultanément la question de la transmission des examens, entre différents établissements d'un même groupe, différentes structures d'imagerie, ou encore avec une société commerciale de téléradiologie.

Parallèlement, l'explosion de la radiologie interventionnelle se traduit par un accroissement significatif des actes diagnostiques et thérapeutiques guidés par imagerie : biopsies, embolisations vasculaires, dilatations / désobstructions, destructions tumorales percutanées, dépôt in situ d’agents actifs, cimentoplasties, infiltrations radioguidées, traitement de la douleur, dérivations (urinaires, biliaires). Le guidage se fait par scopie, angiographie, échographie, scanner, IRM, techniques mixtes et fusion d’images (salles hybrides).

On dénombre environ 550 000 actes de radiologie interventionnelle effectués en France chaque année. Ils pourraient quadrupler dans les prochaines années.

L'IA ouvre également de nouvelles perspectives en radiologie interventionnelle, notamment à travers le développement des robots et des chatsbots :

  • RI robotisée : mapping vasculaire et guidage du cathéter jusqu’à la cible (automatisation des thrombectomies mécaniques percutanées) : navigation endovasculaire et endocanalaire, ciblage transparenchymateux, robotisation des biopsies, assistance des gestes thérapeutiques ;
  • le Chatbot communique avec le radiologue, à travers des réponses immédiates, en langage naturel, fondées sur l’evidence-based medicine.

En conséquence, on assiste au développement d'équipements hybrides et multimodaux dédiés à la radiologie interventionnelle. Les gestes à accomplir se simplifient, présentant une moindre "humano-dépendance". L'acquisition de ce type de matériel pose néanmoins la question de son coût et de son financement.

Certains voient dans l'IA la "mort programmée" du radiologue. Le CAD (Computed Aided Detection / Diagnosis), analyse automatisée d’images, permet une recherche de contenu dans les images et un traitement avancé des images constituant une aide précieuse au diagnostic (identification de lésions actives, nodules pulmonaires, dépistage de cancers via identification de nodules de petite taille, à faible contraste ou présentant une complexité anatomique).

Les logiciels de post-traitement avancé (PTA) et les logiciels d'aide à la décision médicale facilitent la planification thérapeutique et la modélisation/simulation 3D (par exemple, simulation 3D et modélisation in silico d’une occlusion endovasculaire d’un anévrisme, reconstruction 3D de l’anatomie d’un membre inférieur avant chirurgie orthopédique).

Les perspectives de l'IA résident principalement dans l'interprétation automatisée d'images. Elle permettra d'aller plus loin du fait de sa capacité à intégrer, combiner et interpréter une multitude données en un temps très court :

  • en intégrant les antécédents du patient, l’histoire de la maladie, le contexte clinique, les paramètres biologiques, les données d’autres examens paracliniques,
  • en comparant avec les examens antérieurs du patient et en raisonnant comme un médecin radiologue,
  • mais aussi en accumulant les expériences (deep learning), en échangeant avec d'autres ordinateurs en réseau (deep learning networks), en tenant compte des données de la littérature médicale existante.

Au-delà de l'interprétation des images, l'IA permettra la rédaction plus rapide des comptes-rendus d'examens et proposera une conduite à tenir.

La radiomique et son intégration aux autres données du patient permettent plus particulièrement l'extraction d’un grand nombre de données à partir des images natives, de manière automatique ou semi-automatique, sans hypothèse à priori.

Quelles conséquences sur l'exercice de la radiologie ?

  • l'émergence de nouveaux acteurs, nouveaux entrants, nouveaux industriels : les GAFA, BATX, IBM, Microsoft, … ;
  • la possibilité de nouveaux partenariats pour les industriels du marché (équipements et systèmes d’information) ;
  • de nouvelles collaborations cliniciens-chercheurs
  • des conséquences sur le mode de fonctionnement des services d’imagerie, avec des modifications en profondeur des fonctions de production et donc des nouvelles organisations du travail, avec le radiologue "déchargé" de certaines tâches et qui va pouvoir se focaliser sur les examens anormaux ; 
  • des interrogations quant au coût des actes effectués et son impact sur l'économie de la santé : comment quantifier la valeur d’un diagnostic fait par un système expert ?
  • des conséquences sur l’accès à l’imagerie

Un certain nombre de questions restent en suspend à ce stade :

  • la responsabilité juridique : quid en cas d’erreur médicale ? >> Est-ce qu’IBM Watson aura une RCP ?
  • quel degré de fiabilité de l’IA (sensibilité / spécificité) ?
  • quel niveau de confiance des médecins dans l’IA ?
  • quel niveau de confiance des patients (et de la société) dans l’IA ?
  • quels usages et quelle protection des données médicales ?
  • des questions éthiques
  • l'IA remplacera-t-elle à terme le radiologue ou favorisera-t-elle l'émergence d'une intelligence humaine augmentée grâce aux "économies" réalisées sur le temps médical ?
  • l'IA améliorera-t-elle la qualité des actes d'imagerie mais aussi la communication patient-soignant en redonnant de la disponibilité aux médecins pour cela ?

En conclusion, l’IA dépassera probablement les humains du point de vue de la science médicale mais pas dans l’art d’exercer la médecine ! Les radiologues doivent s’emparer de l’IA mais ils devront changer leurs pratiques pour évoluer vers une nouvelle coopération IA / robotique / radiologue.